Предсказание качества сервиса: новый подход с использованием диффузионных моделей

---

Исследователи предлагают инновационную систему QoSDiff, способную более точно и надежно прогнозировать качество работы веб-сервисов, особенно в условиях нехватки данных.

В статье представлена новая схема, использующая диффузионные модели и состязательное обучение для повышения точности и устойчивости предсказания качества обслуживания (QoS).

Прогнозирование качества обслуживания (QoS) в современных сервисных системах часто сталкивается с ограничениями, связанными с построением явных графов взаимодействия пользователей и сервисов. В данной работе, представленной под названием ‘QoSDiff: An Implicit Topological Embedding Learning Framework Leveraging Denoising Diffusion and Adversarial Attention for Robust QoS Prediction’, предложен новый фреймворк QoSDiff, использующий диффузионные модели и состязательное обучение для неявного извлечения скрытых топологических структур. Эксперименты на реальных данных демонстрируют значительное превосходство QoSDiff над существующими подходами, особенно в условиях разреженности данных и зашумленности. Сможет ли предложенный подход стать основой для создания более надежных и масштабируемых систем прогнозирования QoS в динамичных сервисных средах?

---

Точность прогнозирования QoS: сложная задача

Точное прогнозирование качества обслуживания (QoS) является основополагающим аспектом для эффективного управления ресурсами и обеспечения превосходного пользовательского опыта в современных сервисно-ориентированных системах. От надежности прогнозов напрямую зависит способность системы адаптироваться к изменяющимся потребностям пользователей и динамической нагрузке. Неточные предсказания могут приводить к неэффективному распределению ресурсов, снижению производительности приложений и, как следствие, к неудовлетворенности пользователей. В условиях постоянно растущей сложности и масштаба современных сервисных архитектур, необходимость в высокоточных моделях прогнозирования QoS становится все более актуальной, определяя возможности для оптимизации работы системы и повышения качества предоставляемых услуг.

Традиционные методы прогнозирования качества обслуживания (QoS), такие как коллаборативная фильтрация (CF) и матричная факторизация (MF), часто сталкиваются с серьезными трудностями из-за проблемы разреженности данных. В современных сервисных системах пользователи взаимодействуют лишь с ограниченным подмножеством доступных сервисов, что приводит к формированию неполных матриц оценок. Эта разреженность существенно снижает точность прогнозов, поскольку алгоритмам не хватает достаточной информации для выявления закономерностей. Кроме того, CF и MF испытывают трудности при учете сложных взаимосвязей между пользователями и сервисами, игнорируя контекстуальные факторы и индивидуальные предпочтения, которые влияют на восприятие QoS. В результате, предсказания могут быть неточными, что негативно сказывается на производительности приложений и уровне удовлетворенности пользователей.

Неточность прогнозов качества обслуживания (QoS) непосредственно влияет на производительность приложений и удовлетворенность пользователей. Когда системы не могут корректно предсказать доступные ресурсы или ожидаемую задержку, это приводит к снижению скорости работы приложений, прерываниям в обслуживании и, как следствие, к негативному пользовательскому опыту. Например, в потоковых сервисах неверная оценка пропускной способности может вызвать буферизацию или снижение качества видео, а в онлайн-играх — задержки и лаги, что критически влияет на игровой процесс. Таким образом, недостаточная точность прогнозирования QoS не только ограничивает эффективность системы, но и напрямую подрывает доверие пользователей к предоставляемым сервисам.

QoSDiff: новый подход к прогнозированию QoS

QoSDiff представляет собой новую структуру, разработанную для повышения точности прогнозирования качества обслуживания (QoS). В ее основе лежит сочетание обучения представлений на основе диффузии и механизмов состязательного внимания. Данный подход позволяет формировать более устойчивые и информативные представления пользователей и сервисов, что, в свою очередь, улучшает предсказание ключевых метрик QoS. Использование диффузионных моделей позволяет моделировать сложные зависимости в данных, а состязательное внимание помогает выделить наиболее релевантные признаки для прогнозирования, обеспечивая тем самым более высокую эффективность по сравнению с традиционными методами.

Модуль обучения представлений на основе диффузии (DELM) формирует устойчивые векторные представления пользователей и сервисов посредством итеративного процесса шумоподавления латентных представлений. В ходе этого процесса, DELM последовательно удаляет добавленный шум из случайных латентных векторов, приближаясь к осмысленным представлениям, отражающим характеристики пользователей и сервисов. При этом, для повышения точности, в процесс шумоподавления интегрируется контекстная информация, позволяющая учитывать особенности взаимодействия пользователей с различными сервисами и динамику сетевой среды. В результате формируются векторные представления, способные эффективно использоваться для прогнозирования качества обслуживания (QoS).

В отличие от традиционных многошаговых диффузионных моделей, QoSDiff использует одношаговую диффузию для повышения эффективности обучения. Многошаговые модели требуют последовательного применения процесса диффузии и денойзинга на протяжении нескольких итераций, что увеличивает вычислительные затраты и время обучения. Одношаговый подход позволяет получить итоговое представление напрямую, минуя промежуточные шаги, что существенно снижает сложность вычислений и ускоряет процесс обучения модели, сохраняя при этом качество полученных эмбеддингов пользователей и сервисов.

Улавливая сложные взаимодействия с помощью состязательного внимания

Модуль взаимодействия на основе состязательного внимания (AAIM) в QoSDiff использует двунаправленное внимание для моделирования зависимостей между пользователем и сервисом высшего порядка. Данный подход позволяет учитывать контекст как запроса пользователя, так и характеристик сервиса, что способствует более точному представлению сложных взаимосвязей. В частности, двунаправленное внимание позволяет моделировать влияние сервиса на предпочтения пользователя и наоборот, выявляя скрытые зависимости, которые не могут быть обнаружены при использовании однонаправленного внимания. Это достигается за счет одновременного вычисления весов внимания на основе как представления пользователя, так и представления сервиса, обеспечивая тем самым полную картину взаимодействия.

Модуль использует двунаправленный гибридный механизм внимания для моделирования зависимостей между пользователем и сервисом в обоих направлениях. Это достигается путем одновременного применения как самовнимания (self-attention), позволяющего каждому элементу учитывать влияние остальных элементов последовательности, так и внимания между пользователем и сервисом (user-service attention). В рамках этого процесса, входные данные обрабатываются для выявления релевантных связей, позволяющих более точно учитывать предпочтения пользователя при взаимодействии с сервисом. Двунаправленность позволяет учитывать влияние как характеристик пользователя на выбор сервиса, так и влияние характеристик сервиса на предпочтения пользователя, обеспечивая комплексное понимание взаимосвязей между ними.

Процесс состязательного обучения (adversarial training) в модуле AAIM направлен на повышение устойчивости и точности моделирования взаимодействия между пользователем и сервисом. В ходе обучения, модель подвергается воздействию намеренно созданных, но незначительных возмущений во входных данных. Это позволяет модели научиться игнорировать нерелевантные вариации и фокусироваться на существенных признаках, определяющих взаимодействие. Состязательное обучение эффективно снижает переобучение и улучшает обобщающую способность модели, что приводит к более надежным предсказаниям и повышению точности моделирования зависимостей между пользователем и сервисом, особенно в условиях неполных или зашумленных данных.

Повышенная надежность и обобщающая способность

Исследования демонстрируют, что QoSDiff обладает повышенной устойчивостью к шумам и неполноте данных, превосходя традиционные методы в ситуациях, когда информация ограничена. Данная модель способна эффективно функционировать даже при значительном количестве пропущенных или искаженных данных, что особенно важно для реальных сетевых сред, где сбор данных часто несовершенен. В условиях неполноты данных, QoSDiff не только сохраняет высокую точность предсказаний качества обслуживания (QoS), но и демонстрирует превосходство над существующими решениями, такими как QoSGNN, обеспечивая более надежные результаты даже при минимальном объеме доступной информации. Такая устойчивость делает QoSDiff ценным инструментом для управления сетевыми ресурсами и обеспечения стабильной работы приложений в сложных и динамичных условиях.

Архитектура QoSDiff демонстрирует повышенную точность прогнозирования показателей качества обслуживания (QoS) благодаря способности формировать устойчивые векторные представления данных и моделировать сложные взаимосвязи между ними. В отличие от традиционных подходов, QoSDiff не просто учитывает отдельные параметры, а выявляет и использует тонкие зависимости, скрытые в данных, что позволяет более эффективно предсказывать, например, время отклика. Формирование устойчивых векторных представлений обеспечивает стабильность прогнозов даже при наличии неполных или зашумленных данных, поскольку модель способна обобщать информацию и компенсировать недостающие или искаженные данные. Это особенно важно в динамичных сетевых средах, где характеристики QoS могут меняться со временем, а доступность данных ограничена.

Исследования показали, что разработанная система QoSDiff демонстрирует передовую точность прогнозирования качества обслуживания (QoS). В частности, зафиксировано улучшение на 6.73% в метрике средней абсолютной ошибки (MAE) при прогнозировании времени отклика по сравнению с наиболее эффективной существующей моделью, QoSGNN. Данное превосходство достигается при минимальном уровне разреженности данных (2.5%), что указывает на способность системы эффективно работать даже в условиях ограниченной информации. Такой значительный прирост точности подтверждает потенциал QoSDiff для оптимизации сетевых ресурсов и улучшения пользовательского опыта в различных приложениях, требующих гарантированного QoS.

Исследования показали, что фреймворк QoSDiff демонстрирует значительно более устойчивую работу в условиях возрастающего уровня шума в данных, чем альтернативные подходы, такие как QoSGNN. В отличие от QoSGNN, у которого наблюдается заметное снижение точности предсказаний при увеличении шума, QoSDiff сохраняет стабильные показатели, что отражается в более пологой кривой деградации. Это свидетельствует о повышенной робастности модели к неточностям в данных. В частности, QoSDiff демонстрирует consistently более низкие значения $RMSE$ (среднеквадратичной ошибки) при различных уровнях шума, подтверждая его способность к более точным предсказаниям качества обслуживания даже в сложных и зашумленных сценариях.

Предложенная работа QoSDiff стремится к элегантности в предсказании качества обслуживания (QoS), используя диффузионные модели и состязательное обучение. Эта система, по сути, стремится к упрощению сложной задачи, выделяя ключевые взаимодействия между пользователями и сервисами. Как заметил Бертран Рассел: «Чем больше я узнаю, тем больше убеждаюсь, что люди знают меньше, чем думают». В контексте данной работы, это означает, что избыточная сложность в моделях предсказания QoS не обязательно приводит к более точным результатам. Напротив, QoSDiff демонстрирует, что тщательно продуманный подход, способный эффективно обрабатывать разреженные данные и фокусироваться на существенных связях, может привести к более надежным и понятным предсказаниям.

Что дальше?

Представленная работа, как и большинство, лишь осторожно отодвигает завесу над бездной нерешённых вопросов. Эффективность предложенного подхода в условиях разреженных данных — несомненный шаг вперёд, однако зависимость от архитектуры графовых нейронных сетей остаётся. Поиск универсальных представлений, не требующих столь детальной настройки под конкретную топологию взаимодействий пользователь-сервис, представляется задачей более высокой сложности, но и большей потенциальной ценности.

Ясность — это минимальная форма любви, и в данном случае, она проявляется в осознании границ применимости модели. Очевидно, что предсказание качества обслуживания — лишь вершина айсберга. Более глубокое понимание лежащих в основе закономерностей требует интеграции с моделями причинно-следственных связей, позволяющими не только предсказывать, но и понимать, почему возникают те или иные проблемы с качеством обслуживания.

В конечном счёте, совершенство не в сложности, а в простоте. Следующим шагом видится не усложнение модели, а её дистилляция — выделение наиболее существенных элементов, позволяющих достичь необходимой точности с минимальными вычислительными затратами. Это — путь к действительно полезному и масштабируемому решению.

---

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04596.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/